python plt.text()属性

`plt.text()` 属性是 Matplotlib 库中用于在图表上添加文本的函数。它可以在指定位置添加任意文本或标注，例如添加标题、轴标签、图例等。下面是 `plt.text()` 的一些常见参数：

- `x` 和 `y`：文本的起始位置；
- `s`：要显示的文本字符串；
- `fontsize`：文本的字体大小；
- `color`：文本的颜色；
- `ha` 和 `va`：文本的水平对齐方式和垂直对齐方式；
- `bbox`：文本周围的边框盒子；
- `rotation`：文本的旋转角度。

下面是一个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
ax.text(1.5, 5, 'Hello, world!', fontsize=12, color='red',
        ha='center', va='center', bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='red', pad=5))

plt.show()

这个例子在图表上添加了一行红色的文本 "Hello, world!"，字号为 12，位于坐标 (1.5, 5) 处，带有一个白色的边框盒子，边框颜色为红色，边框和文本之间的留白为 5。

相关问题

python plt.text

plt.text() 是 matplotlib 库中的一个函数，用于在图形中添加文本注释。它可以在指定的坐标位置添加文本，并可以设置字体样式、大小、颜色等属性。

这是函数的基本语法：

plt.text(x, y, s, **kwargs)

其中，x 和 y 是文本注释的位置坐标，s 是要显示的文本内容。kwargs 是可选的关键字参数，用于设置文本的属性，例如字体大小、颜色、样式等。

以下是一个示例，演示如何在 matplotlib 图形中添加文本注释：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.text(3, 7, 'Text Annotation', fontsize=12, color='red')

plt.show()

上述代码中，我们绘制了一条简单的折线图，并在坐标 (3, 7) 处添加了文本注释 "Text Annotation"，并设置了字体大小为 12，颜色为红色。

使用 plt.text() 函数可以方便地在 matplotlib 图形中添加自定义的文本注释。你可以根据自己的需求，调整文本的位置、样式和属性。

plt.text和 plt.annotate的用法

`plt.text` 和 `plt.annotate` 都是matplotlib库中的文本绘制函数，它们都可以用来在图形上添加文字说明。

**plt.text()** 函数主要用于简单地在指定位置放置静态文本。基本语法如下：

plt.text(x, y, s, **kwargs)

- `x` 和 `y`：文本的位置坐标，通常是以数据坐标表示的。
- `s`：要插入的字符串文本内容。
- `**kwargs`：可选的关键字参数，如`color`, `fontsize`, `rotation`等，用来设置文本的外观属性。

例如：

plt.plot([1, 2, 3])
plt.text(2, 1, '这是注释', color='red', fontsize=14)
plt.show()

这段代码会在x轴的2处、y轴的1处添加一个红色字体大小为14的文本“这是注释”。

**plt.annotate()** 函数则更强大一些，它除了可以放置文本外，还可以附加箭头，指向特定的点或者路径，适用于需要标记特定数据点或提供详细注解的情况。它的基本语法如下：

plt.annotate(text, xy, xytext=None, arrowprops=dict(facecolor='black'), **kwargs)

- `text`：要插入的文本。
- `xy`：文本的位置坐标。
- `xytext`：箭头起点的坐标，默认是从`xy`出发。
- `arrowprops`：字典参数控制箭头的样式。
- `**kwargs`：其他文本属性，如`bbox`（文本框）和`ha`（水平对齐）、`va`（垂直对齐）等。

例如：

plt.scatter([1, 2], [3, 4])
plt.annotate('最高点', xy=(2, 4), xytext=(3, 6),
             arrowprops=dict(facecolor='green', shrink=0.05))
plt.show()

这将标注出散点图中的最高点，并通过绿色箭头指引。